CRF层:用来建模预测的标签之间的约束。比如,B-Person的下一个标签是I-Person的概率要明显大于I-Orgnization。 可以看到,只用LSTM就可以输出标签的概率分布,在一般的序列标注任务,如词性标注(POS Tagging)任务中就基本足够了,那为什么我们还要引入CRF呢?那是因为在更复杂的任务中,如实体识别,我们需要更好的效果,而C...
该模型采用word embedding和character embedding(在英文中,word embedding对应于单词嵌入式表达,character embedding对应于字母嵌入式表达;在中文中,word embedding对应于词嵌入式表达,character embedding对应于字嵌入式表达;接下来的示例中我们都假设是英文的场景),我将用该模型作为示例来解释CRF层的工作...
CRF在模型学习过程中考虑了整个序列的联合概率分布,可以充分利用上下文信息。 CRF模型的原理: 1. 特征函数:将每个位置的观测值和标签对映射为实数值的函数。 2. 参数化模型:使用特征函数的线性组合建立条件随机场模型,表示观测序列和标签序列的联合概率。 3. CRF的训练:通过最大似然估计或者正则化的最大似然估计来...
我们知道,CRF有两类特征函数,一类是针对观测序列与状态的对应关系(如“我”一般是“名词”),一类是针对状态间关系(如“动词”后一般跟“名词”)。在LSTM+CRF模型中,前一类特征函数的输出由LSTM的输出替代,后一类特征函数就变成了标签转移矩阵。 如下图所示,对于一个输入序列X=(x1,x2,x3,x4),经过Embedding后得...
那么,我们首先考虑我们使用lstm的初衷,就是为了考虑上下文来分析当前的tag标注,其实crf也是接近的原理,crf意会一点的描述其实有点像一张概率图,在single crf中,你需要做的是尽可能的对每个对象挖掘多的特征,然后学习他们之间的一种“衔接”关系,在lstm后面加上crf,相当于对lstm抽象...
基于深度学习的命名实体识别模型在这一领域取得了很大的成功,而其中的LSTM+CRF模型更是备受关注。 二、LSTM+CRF模型的原理 1. LSTM模型 LSTM(Long Short-Term Memory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),它的主要特点是能够解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失和梯度爆炸的问题。LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出...
CRF的原理就是在观测序列上找出一条概率最大最可能的隐状态序列。与HMM相比，CRF是全局归一化，克服了...
1、LSTM-CRF模型 我们用一个例子来讲解,加入识别序列的label是:I-Organization 、I-Person 、O、B-Organization 、I-Person,这里推荐一个博客,原理讲的很详细。 图中输入是word embedding,使用双向lstm进行encode,对于lstm的hidden层,接入一个大小为[hidden_dim,num_label]的一个全连接层就可以得到每一个step对应...
LSTM原理 CRF原理 给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型。假设输出随机变量构成马尔科夫随机场(概率无向图模型) 在标注问题应用中,简化成线性链条件随机场,对数线性判别模型,学习方法通常是最大似然估计或正则化的最大似然估计。